Google DeepMind anuncia modelo Gemini 4 Carbon
Google DeepMind divulgou o Gemini 4 Carbon, modelo com foco em cibersegurança e desempenho em benchmarks como SEC-bench Pro e ExploitGym.
Resumo rápido
- Em 28 de outubro de 2026, a Google DeepMind anunciou o Gemini 4 Carbon, modelo com foco em cibersegurança e engenharia de longo prazo.
- O modelo alcançou 88,2% no SEC-bench Pro e será distribuído gradualmente a defensores de cibersegurança e parceiros.
Entenda o contexto
A Google DeepMind é uma divisão de pesquisa em inteligência artificial da Google. O anúncio do modelo Gemini 4 Carbon destaca avanços em segurança cibernética e engenharia de software de longo prazo.
Qual o principal objetivo do Gemini 4 Carbon?
Segundo o blog oficial da Google DeepMind, o Gemini 4 Carbon foi criado para lidar com tarefas de engenharia de longo prazo e segurança cibernética, apresentando melhorias em codificação, tarefas agênticas e compreensão multimodal.
Quais resultados o modelo alcançou em benchmarks?
- SEC-bench Pro: 88,2% para descoberta de vulnerabilidades.
- ExploitGym: 54,8% em benchmark de exploração.
- CWE-bench: 71,0% na geração de correções de código.
Como será a disponibilização do modelo?
O lançamento ocorre de forma gradual. A partir da semana do anúncio, a empresa disponibiliza o modelo a um subconjunto de defensores de cibersegurança e parceiros selecionados por meio do Fairwind Program, antes de expandir o acesso para desenvolvedores, empresas e consumidores.
Qual é a política de preços anunciada?
O modelo é lançado com preço introdutório de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída, com 95% de desconto para tokens de entrada em cache. Após o período introdutório, os valores passam a ser US$ 4 por milhão de tokens de entrada e US$ 20 por milhão de tokens de saída.
Para contextualizar a evolução recente da tecnologia, veja também o artigo Google anuncia modelo Gemini 4 Argon com foco em raciocínio complexo.
Referências
- Fonte consultada: Google DeepMind — Blog
Links para conferência: não indicam endosso das fontes ao conteúdo do portal.
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